SNS游戏化

随着开心网在中国迅速蹿红、校内网高调更名人人网,SNS网站已在中国遍地开花,但是SNS网站在中国互联网的大潮中有何担当呢？除了“偷白菜、抢车位……”我们并无更多收获。开心网带领用户集体玩游戏不应该是中国SNS网站的未来,中国SNS网站的未来应该是真正的人际社交网络的线上应用服务。     

人工智能教育研究的现状、热点与趋势——基于1979~2019年1043篇人工智能教育文献的数据分析

人工智能(Artificial Intelligence,AI)源于人类欲使无生命的物体(Inanimate Objects)像人类一样智慧地生活的梦想。但作为一个研究领域,人工智能的出现一般以1956年夏季在达特茅斯大学召开的“如何能使计算机模拟人类智能”讨论会为起点[1]。2015年,谷歌旗下DeepMind公司开发的Alpha Go战胜了欧洲围棋冠军樊麾,2016年又战胜了世界顶级棋手李世石,打破了以《科学美国人》(Scientific American)等为代表的众多媒体关于超人计算机围棋至少要10年后才会出现的预期。2019年,国际人工智能与教育大会在北京召开,教育部部长陈宝生在演讲报告中透露中国计划建50个人工智能学院、研究院和交叉研究中心。在此背景下,研究国内人工智能教育的现状、热点和趋势,对于人工智能教育应用的本土化研究无疑有重要的引导作用。     

高校校园体育文化与思政教育融合发展路径探析

<正>高校校园体育文化与思政教育融合发展是高等教育领域的一项重要探索,核心在于将体育文化与思政教育相互贯通,使校园体育不仅是体育锻炼,还是思想道德教育的载体。换言之,校园体育文化与思政教育融合能够提高学生综合素质。通过体育活动培养学生团队合作精神、竞争意识和坚韧不拔的品质,引导学生形成正确的世界观、人生观和价值观。同时,校园体育文化与思政教育融合有助于弘扬和践行社会主义核心价值观。在体育活动中强调公平竞争、团队协作等价值观,学校可以活动加强学生对社会主义核心价值观的理解和认同。这样,不仅有助于塑造学生正确的思想观念,还有助于传播国家价值观念,     

基于传播动力学的干线拥堵控制模型

为减少城市干线延误,运用传播动力学理论,分析城市干线拥堵状态下车流的集聚和消散特性,建立车辆移动速度和车辆移动位置模型。并根据交叉口之间的联动关系,提出信号周期优化方法。通过选取银川市城市主干道上海路进行案例分析,结果表明:干线拥堵控制算法效果显著,阳澄巷至天平街方向平均停车次数和平均行程时间分别提高50%和47%,天平街至阳澄巷方向平均停车次数和平均行程时间分别提高42%和30%。     

山西摔跤“挠羊赛”与蒙古族“搏克”的比较研究

作为中国式摔跤的两大跤种-山西摔跤“挠羊赛”与蒙古族摔跤”搏克”,两者在比赛服饰,比赛技术特点,比赛规则上有很多的异同点,本文通过对两者摔跤的历史起源作为出发点,来看其发展历程中所演变成现在的比赛特点来进行研究比较,从而找其中的异同点。     

中职院校《计算机基础》课程的教学研究

当今社会,信息高度发展,具备熟练的计算机操作能力已成为衡量高职毕业生素质的重要标志,因此,《计算机基础》课程教学在中职教育中的地位越显重要。本文从理论与实践、教学内容与方法、学生个体差异等方面进行论述,提出自己的相关见解并在教学中加以尝试,取得了一定的效果。     

背吉他的小女孩

一个夜晚,天空中挂着一轮金黄的圆月,皎洁的月光和辉煌的路灯交相辉映,照在寂静的桥上。月光倒映在桥下深蓝的河水里,微波一荡便闪烁着迷离的光。 在这童话般美丽的夜晚,我与爸爸漫步在桥头,观赏秋夜的街景。这时,从马路对面走来一个小小的身影,原来是一个背着吉他的小女孩。她年龄十一二岁,看上去十分瘦弱,肩上背着一把大吉他,走起路来摇摇晃晃,     

大学生思想政治教育工作创新体系的构建

新时期,大学生的思想教育工作被提上了日程。本文针对当代大学生的思想特点,以增强大学生思想政治教育实效性为核心目标,探究了符合大学生思想心理发展特点,适应教育内容要求,操作性、实效性强的大学生思想政治教育创新方法。     

多视图融合DJ-TextRCNN的古籍文本主题推荐研究

传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此,本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法,以推动数字人文研究的进一步发展。首先,选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类;其次,构建融合BERT (bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型;最后,融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型,构建DJ-TextRCNN (DianJi-recurrent convolutional neural networks for text classification)模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现,DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下,精确率达到88.54%,初步实现了对古籍文本的精准...     

基于起点和终点的交通拥挤模型

本论文从总体水平上研究并利用交通出行行为,对城市动脉和次动脉的道路拥堵状况进行预测评估。将所选道路分割成独立的路段,对不同交通状态下的道路运行进行深入分析,发现基于起点和终点的路段交通流存在出行行为近似的特性。由于路段起点、终点以及道路的分段交通特性(流量和速度)会影响预期出行时间,以此建立模型进行交通拥堵特性研究。